要改变聚类分析的系谱图的图形，可以采取以下几种方式：

1. 更改颜色： 通过更改系谱图中不同聚类簇的颜色，可以使得不同的簇之间更易于区分。这样可以使得图形更具可读性，也更容易传达信息。

2. 调整形状和大小： 可以尝试在系谱图中使用不同的形状或大小来代表不同的聚类簇，这有助于突出关键信息，使得图形更加直观。

3. 添加标签： 在系谱图中添加标签，可以显示数据点的具体标识信息，如数据点的名称、类别等。这样做可以提供更多的信息，帮助用户更好地理解数据。

4. 调整布局： 调整系谱图的布局可以改变数据点之间的距离和连接线的走向，这有助于更清晰地展示数据点之间的关系，减少混乱和重叠。

5. 添加交互功能： 利用交互式可视化技术，为系谱图添加交互功能，如缩放、平移、筛选等，可以让用户更灵活地探索数据，发现隐藏在数据中的模式和规律。

通过以上方法，可以对聚类分析的系谱图进行改变，使得图形更具吸引力、可读性和实用性，帮助用户更好地理解数据并做出相应的决策。

聚类分析的系谱图是一种用于展示数据集中对象之间相似性关系的图表。在实际应用中，我们可能希望对系谱图进行一些改进，以使其更清晰、更易于理解。下面是一些常见的方法来改变聚类分析的系谱图形：

1. 聚类算法选择：不同的聚类算法会对数据集产生不同的聚类结果，从而影响最终的系谱图形。可以尝试不同的聚类算法，比如k均值聚类、层次聚类等，选择最适合数据集特点的算法。

2. 距离度量选择：在聚类分析中，我们需要选择合适的距离度量来计算对象之间的相似性。常用的距离度量包括欧氏距离、余弦相似度等，选择合适的距离度量可以影响聚类结果和系谱图形的形态。

3. 聚类数目选择：选择合适的聚类数目也会影响系谱图的形态。聚类数目过多或过少都会使得系谱图不易理解。可以通过启发式方法、交叉验证等技术来选择最优的聚类数目。

4. 聚类结果可视化：对于聚类结果，可以使用不同的可视化方法来呈现。比如，使用不同的颜色或形状来区分不同的聚类簇，使用标签或注释来标识重要的对象等。

5. 图形布局调整：通过调整系谱图的布局，可以使得图形更加清晰易读。可以调整节点之间的间距、层次结构等，使得关键信息更加突出。

6. 添加交互功能：在交互式系谱图中，用户可以通过交互方式来探索数据集的聚类结果。比如，通过鼠标悬停可以显示对象的详细信息，通过缩放和平移可以查看不同粒度的聚类结果等。

总的来说，改变聚类分析的系谱图形需要综合考虑数据特点、聚类方法和可视化需求，通过适当的调整和改进，可以使得系谱图更加有效地传达数据集中对象之间的相似性关系。

聚类分析的系谱图形的改变

1. 调整节点的大小和颜色

在聚类分析的系谱图中，调整节点的大小和颜色可以更好地突出节点之间的关系。常见的方法是根据节点的重要性或者类别将节点分成不同的群组，并使用不同的颜色和大小来表示这些群组。节点大小和颜色的调整可以通过专业的数据可视化工具来完成，比如Python中的Matplotlib库或者R语言中的ggplot2库等。

2. 增加连线的粗细和颜色

除了调整节点的大小和颜色，还可以通过增加连线的粗细和颜色来改变聚类分析的系谱图。通过调整连线的粗细和颜色可以突出节点之间的连接强度或者距离，帮助观察者更直观地理解节点之间的关系。同样，这个调整也可以通过数据可视化工具来实现。

3. 改变排列方式

改变系谱图的排列方式是另一个常用的方法来改变图形。在聚类分析的系谱图中，节点的排列方式可以影响整体的可视化效果。常见的排列方式包括层次布局、圆形布局、力导向布局等。不同的排列方式可以呈现出不同的聚类模式和关联关系。在设计系谱图时，可以尝试不同的排列方式，找到最能凸显数据特点的方式。

4. 增加交互功能

在现代数据可视化中，增加交互功能是一种常见的趋势。通过增加交互功能，用户可以通过鼠标悬停、点击、拖拽等操作来查看详细信息或者改变图形的显示方式。可以考虑在系谱图中增加如节点详情、搜索、过滤等交互功能，提升用户体验，使得用户可以更灵活地探索数据。

5. 添加标签和文字说明

最后，为了更好地传达数据的含义，可以在图形上添加标签和文字说明。通过添加节点、连线的标签，以及注释、标题等文字说明，可以帮助观察者更快地理解图形所代表的内容。同时，可以通过这种方式强调关键信息，减少信息的歧义性，提高图形的可读性。

以上是对聚类分析的系谱图形进行改变的一些建议，并不局限于这些方法。在实际操作过程中，根据具体需求和数据特点，可以尝试不同的改变方式，以达到更好的可视化效果。